Numpy的transpose()函数与swapaxes()函数类似，当transpose()不传任何参数时，作用与T属性类似，arr.T即可完成数组arr的转置；swapaxes()函数接受一对轴编号作为参数，而transpose()接受的是含所有轴编号的元组，例如三维数组的np.transpose(1,0,3)，即表示将0轴和1轴置换。理解了transpose()，就相当于理解了s 继续阅读

对于矩阵操作，转置是很常见的一种操作。Python中也提供了简单的方法来实现矩阵转置操作。本文将从多个方面详细阐述Python中的矩阵转置代码。 一、概述 在Python中，我们可以使用zip函数来完成矩阵转置操作。zip函数可以将多个可迭代对象中对应的元素打包成一个元组，然后返回这些元组组成的对象。对于多个列表的打包，zip函数会以最短的列表长度来进行打包。因此，我们可以使用这种方式实现矩阵转置操作。 二、示例代码 matrix = [[1, 2, 3], 继续阅读

使用Numpy模块中的内置方法实现矩阵相乘、逆序、转置和求和处理。 import numpy as npif __name__ == "__main__":# 矩阵相乘mat1 = np.mat([ [1, 3] ]) # 一行两列mat2 = np.mat([ [2], [4] ]) # 两行一列mat3 = mat1 * mat2print(mat3)# 矩阵求逆mat4 = np.mat([ [1, 0, 1], [0, 2 继续阅读

def matrixMultiply(A, B):# 获取A的行数和列数A_row, A_col = shape(A)# 获取B的行数和列数B_row, B_col = shape(B)# 不能运算情况的判断if(A_col != B_row):raise ValueError# 最终的矩阵result = []# zip 解包后是转置后的元组，强转成list, 存入result中BT = [list(row) for row in zip( 继续阅读